1. ওভারভিউ
এই ল্যাবে, আপনি জেমিনি ক্লাউড অ্যাসিস্টের সাহায্যে Google ক্লাউডে অবকাঠামো তৈরি করতে Google-এর জেনারেটিভ AI পণ্যগুলি ব্যবহার করবেন, ডেটা ক্যানভাসের SQL বৈশিষ্ট্যগুলিতে প্রাকৃতিক ভাষা ব্যবহার করে BigQuery ডেটা জিজ্ঞাসা করবেন, Colab Enterprise Jupyter নোটবুকগুলিতে কোড লিখবেন এবং Eclipse Theia (ভিজ্যুয়াল স্টুডিও কোড) তে Gemini ক্লাউড অ্যাসিস্টের সাহায্যে এবং CoCloud Assist এবং Code Chat-এর সাহায্যে তৈরি করবেন। Vertex AI এজেন্ট বিল্ডারের স্টোরেজ এবং BigQuery গ্রাউন্ডিং সোর্স।
আমাদের লক্ষ্য হল এআই রেসিপি হ্যাভেন নামে একটি রেসিপি এবং রান্নার ওয়েবসাইট তৈরি করা। সাইটটি পাইথন এবং স্ট্রিমলিটে নির্মিত হবে এবং এতে দুটি বড় পৃষ্ঠা থাকবে। রান্নার পরামর্শ একটি চ্যাটবট হোস্ট করবে যা আমরা জেমিনি ব্যবহার করে তৈরি করব এবং একটি ভার্টেক্স এআই এজেন্ট বিল্ডার গ্রাউন্ডেড সোর্স কুকবুকের একটি গ্রুপের সাথে সংযুক্ত, এবং এটি রান্নার পরামর্শ দেবে এবং রান্না সম্পর্কিত প্রশ্নের উত্তর দেবে। রেসিপি সার্চ হবে একটি সার্চ ইঞ্জিন যা Gemini দ্বারা খাওয়ানো হবে, এইবার একটি BigQuery রেসিপি ডাটাবেসে ভিত্তি করে।
আপনি যদি এই অনুশীলনে যেকোন কোড হ্যাং আপ করেন, তবে সমস্ত কোড ফাইলের সমাধান সমাধান শাখায় অনুশীলনী GitHub রেপোতে অবস্থিত।
উদ্দেশ্য
এই ল্যাবে, আপনি কীভাবে নিম্নলিখিত কাজগুলি সম্পাদন করবেন তা শিখবেন:
- সক্রিয় করুন এবং জেমিনি ক্লাউড অ্যাসিস্ট ব্যবহার করুন
- রান্নার পরামর্শ চ্যাটবটের জন্য Vertex AI Agent Builder-এ একটি অনুসন্ধান অ্যাপ তৈরি করুন
- Gemini Code Assist-এর সাহায্যে Colab এন্টারপ্রাইজ নোটবুকে ডেটা লোড এবং পরিষ্কার করুন
- রেসিপি জেনারেটরের জন্য Vertex AI Agent Builder-এ একটি সার্চ অ্যাপ তৈরি করুন
- সামান্য মিথুন সাহায্যে মূল পাইথন এবং স্ট্রিমলিট ওয়েব অ্যাপ্লিকেশন ফ্রেম আউট করুন
- ক্লাউড রানে ওয়েব অ্যাপ্লিকেশনটি স্থাপন করুন
- আমাদের কুকবুক-সার্চ এজেন্ট বিল্ডার অ্যাপে রান্নার পরামর্শ পৃষ্ঠাটি সংযুক্ত করুন
- (ঐচ্ছিক) রেসিপি-অনুসন্ধান এজেন্ট বিল্ডার অ্যাপে রেসিপি অনুসন্ধান পৃষ্ঠাটি সংযুক্ত করুন
- (ঐচ্ছিক) চূড়ান্ত আবেদন অন্বেষণ
2. পূর্বশর্ত
- আপনার যদি ইতিমধ্যে একটি Google অ্যাকাউন্ট না থাকে তবে আপনাকে অবশ্যই একটি Google অ্যাকাউন্ট তৈরি করতে হবে।
- কাজের বা স্কুল অ্যাকাউন্টের পরিবর্তে একটি ব্যক্তিগত অ্যাকাউন্ট ব্যবহার করুন। কর্মক্ষেত্র এবং স্কুল অ্যাকাউন্টগুলিতে বিধিনিষেধ থাকতে পারে যা আপনাকে এই ল্যাবের জন্য প্রয়োজনীয় APIগুলি সক্ষম করতে বাধা দেয়৷
3. প্রকল্প সেটআপ
- Google ক্লাউড কনসোলে সাইন-ইন করুন।
- ক্লাউড কনসোলে বিলিং সক্ষম করুন ।
- এই ল্যাবটি সম্পূর্ণ করতে ক্লাউড সংস্থানগুলিতে $1 USD-এর কম খরচ হওয়া উচিত৷
- আপনি আরও চার্জ এড়াতে সংস্থানগুলি মুছতে এই ল্যাবের শেষে পদক্ষেপগুলি অনুসরণ করতে পারেন৷
- নতুন ব্যবহারকারীরা $300 USD ফ্রি ট্রায়ালের জন্য যোগ্য৷
- একটি ভার্চুয়াল হ্যান্ড-অন ল্যাব ইভেন্টে অংশগ্রহণ করছেন? একটি $5 USD ক্রেডিট উপলব্ধ হতে পারে৷
- একটি নতুন প্রকল্প তৈরি করুন বা একটি বিদ্যমান প্রকল্প পুনরায় ব্যবহার করতে বেছে নিন।
- ক্লাউড বিলিং-এ আমার প্রকল্পগুলিতে বিলিং সক্ষম করা হয়েছে তা নিশ্চিত করুন৷
- যদি আপনার নতুন প্রকল্প বলে যে
Billing accountকলামেBilling is disabled:-
Actionsকলামে তিনটি বিন্দুতে ক্লিক করুন - বিলিং পরিবর্তন করুন ক্লিক করুন
- আপনি যে বিলিং অ্যাকাউন্টটি ব্যবহার করতে চান তা নির্বাচন করুন
-
- আপনি যদি কোনো লাইভ ইভেন্টে যোগ দেন, তাহলে অ্যাকাউন্টটির নাম সম্ভবত Google ক্লাউড প্ল্যাটফর্ম ট্রায়াল বিলিং অ্যাকাউন্ট হবে
- যদি আপনার নতুন প্রকল্প বলে যে
4. সক্রিয় করুন এবং জেমিনি ক্লাউড অ্যাসিস্ট ব্যবহার করুন৷
এই টাস্কে আমরা জেমিনি ক্লাউড অ্যাসিস্ট সক্রিয় করব এবং ব্যবহার করব। Google ক্লাউড কনসোলে কাজ করার সময়, জেমিনি ক্লাউড অ্যাসিস্ট পরামর্শ দিতে পারে, আপনার Google ক্লাউড অবকাঠামো তৈরি, কনফিগার এবং নিরীক্ষণের মাধ্যমে আপনাকে সাহায্য করতে পারে এবং এমনকি gcloud কমান্ডের পরামর্শ দিতে পারে এবং Terraform স্ক্রিপ্ট লিখতে পারে।
- ব্যবহারের জন্য ক্লাউড অ্যাসিস্ট সক্রিয় করতে, ক্লাউড কনসোল UI এর শীর্ষে অনুসন্ধান বাক্সে ক্লিক করুন এবং ক্লাউড কনসোলের জন্য জেমিনিকে জিজ্ঞাসা করুন বা জেমিনিকে জিজ্ঞাসা করুন নির্বাচন করুন৷
- পৃষ্ঠার প্রয়োজনীয় API বিভাগে স্ক্রোল করুন এবং Google Cloud API-এর জন্য Gemini সক্ষম করুন ৷
- আপনি যদি অবিলম্বে একটি চ্যাট ইন্টারফেস দেখতে না পান তবে চ্যাটিং শুরু করুন ক্লিক করুন৷ ক্লাউড শেল এডিটর ব্যবহার করার কিছু সুবিধা ব্যাখ্যা করতে মিথুনকে জিজ্ঞাসা করে শুরু করুন। উৎপন্ন প্রতিক্রিয়া অন্বেষণ করতে কয়েক মিনিট সময় নিন।
- এর পরে, এজেন্ট বিল্ডারের সুবিধাগুলি সম্পর্কে জিজ্ঞাসা করুন এবং এটি কীভাবে গ্রাউন্ড জেনারেটিভ প্রতিক্রিয়াগুলিকে সহায়তা করতে পারে।
- অবশেষে, আসুন একটি তুলনা তাকান. Google ক্লাউড কনসোলের জেমিনি চ্যাট উইন্ডোতে, নিম্নলিখিত প্রশ্নটি জিজ্ঞাসা করুন:
What are the major steps to creating a search app grounded in a GCS data source using Vertex AI Agent builder?
5. রান্নার পরামর্শ চ্যাটবটের জন্য Vertex AI Agent Builder-এ একটি অনুসন্ধান অ্যাপ তৈরি করুন
আমরা যে ওয়েব সাইটটি তৈরি করছি তাতে একটি রান্নার পরামর্শ পৃষ্ঠা থাকবে যাতে ব্যবহারকারীদের রান্না সম্পর্কিত প্রশ্নের উত্তর খুঁজে পেতে সাহায্য করার জন্য একটি চ্যাটবট ডিজাইন করা হয়েছে। এটি 70টি পাবলিক-ডোমেন কুকবুক সমন্বিত একটি উৎসে জেমিনি দ্বারা চালিত হবে। মিথুন প্রশ্নের উত্তর দেওয়ার সময় রান্নার বইগুলো সত্যের উৎস হিসেবে কাজ করবে।
- Vertex AI- তে নেভিগেট করতে Cloud Console সার্চ বক্স ব্যবহার করুন। ড্যাশবোর্ড থেকে, সমস্ত প্রস্তাবিত API সক্ষম করুন ক্লিক করুন। এতে কয়েক মিনিট সময় লাগতে পারে। আপনি যদি Vertex AI API-এর বিষয়ে একটি পপআপ বক্স পান, যার জন্য সক্রিয় করার প্রয়োজন হয়, অনুগ্রহ করে এটিও সক্ষম করুন । একবার API গুলি সক্ষম হয়ে গেলে, আপনি পরবর্তী ধাপে যেতে পারেন৷
- এজেন্ট বিল্ডারে নেভিগেট করতে অনুসন্ধান ব্যবহার করুন তারপর চালিয়ে যান এবং API সক্রিয় করুন ।
- জেমিনি যেমন আমাদের পূর্বের পরামর্শে পরামর্শ দিয়েছিল, এজেন্ট বিল্ডারে একটি অনুসন্ধান অ্যাপ তৈরি করা একটি প্রামাণিক ডেটা উৎস তৈরির মাধ্যমে শুরু হয়। যখন ব্যবহারকারী অনুসন্ধান করে, জেমিনি প্রশ্নটি বুঝতে পারে এবং কীভাবে বুদ্ধিমান প্রতিক্রিয়াগুলি রচনা করতে হয়, তবে এটি তার সহজাত জ্ঞান থেকে টেনে নেওয়ার পরিবর্তে সেই প্রতিক্রিয়াতে ব্যবহৃত তথ্যের জন্য গ্রাউন্ডেড উত্সের দিকে তাকাবে৷ বামদিকের মেনু থেকে, ডেটা স্টোরগুলিতে নেভিগেট করুন এবং ডেটা স্টোর তৈরি করুন ৷
- আমাদের রান্নার পরামর্শ পৃষ্ঠাটি গ্রাউন্ড করার জন্য আমরা যে পাবলিক ডোমেন কুকবুকগুলি ব্যবহার করছি সেগুলি বর্তমানে একটি বহিরাগত প্রকল্পের একটি ক্লাউড স্টোরেজ বালতিতে রয়েছে৷ ক্লাউড স্টোরেজ সোর্স টাইপ নির্বাচন করুন ।
- পরীক্ষা করুন কিন্তু আমরা যে ধরনের তথ্য আমদানি করছি তার সাথে সম্পর্কিত ডিফল্ট বিকল্পগুলি পরিবর্তন করবেন না। ফোল্ডারে এবং বালতি পাথ ব্যবহারের জন্য আমদানির ধরনটি ছেড়ে দিন:
labs.roitraining.com/labs/old-cookbooks, তারপর চালিয়ে যান । - ডেটা স্টোরের নাম দিন:
old-cookbooks। EDIT এ ক্লিক করুন এবং আইডিটিকেold-cookbooks-idপরিবর্তন করুন এবং ডেটা স্টোর তৈরি করুন ।
Vertex AI এজেন্ট নির্মাতা বিভিন্ন ধরনের অ্যাপ সমর্থন করে এবং ডেটা স্টোর প্রতিটির জন্য সত্যের উৎস হিসেবে কাজ করে। সার্চ অ্যাপগুলি সাধারণ ব্যবহার এবং অনুসন্ধানের জন্য ভাল। চ্যাট অ্যাপগুলি ডেটাফ্লো চালিত চ্যাটবট/ভয়েসবট অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে জেনারেটিভ প্রবাহের জন্য। সুপারিশ অ্যাপগুলি আরও ভাল সুপারিশ ইঞ্জিন তৈরি করতে সাহায্য করে। এবং, এজেন্ট অ্যাপগুলি GenAI চালিত এজেন্ট তৈরি করার জন্য। অবশেষে, এজেন্ট সম্ভবত আমরা যা করতে চাই তাতে আমাদের সর্বোত্তম পরিষেবা দেবে, কিন্তু বর্তমানে পণ্যটির প্রিভিউ হচ্ছে, আমরা সার্চ অ্যাপের প্রকারের সাথে লেগে থাকব।
- Apps এ নেভিগেট করতে বাম পাশের মেনুটি ব্যবহার করুন, তারপর একটি নতুন অ্যাপ তৈরি করুন এ ক্লিক করুন।
- আপনার ওয়েবসাইট কার্ডের জন্য অনুসন্ধানে তৈরি করুন ক্লিক করুন। অ্যাপটির নাম দিন
cookbook-search। সম্পাদনা ক্লিক করুন এবং অ্যাপ আইডিটিকেcookbook-search-idএ সেট করুন। কোম্পানিটিকেGoogleএ সেট করুন এবং চালিয়ে যান ক্লিক করুন। - আপনি কয়েক ধাপ আগে তৈরি করা পুরানো-কুকবুক ডেটা স্টোর চেক করুন এবং অনুসন্ধান অ্যাপ তৈরি করুন ।
আপনি যদি অ্যাক্টিভিটি ট্যাবটি পরীক্ষা করেন, আপনি সম্ভবত দেখতে পাবেন যে রান্নার বইগুলি এখনও আমদানি এবং সূচীকরণ করছে। আমাদের দেওয়া 70টি কুকবুকগুলিতে থাকা হাজার হাজার পৃষ্ঠাগুলিকে ইন্ডেক্স করতে এজেন্ট বিল্ডারের 5+ মিনিট সময় লাগবে৷ এটি কাজ করার সময়, আমাদের রেসিপি জেনারেটরের জন্য কিছু রেসিপি ডাটাবেস ডেটা লোড এবং পরিষ্কার করা যাক।
6. জেমিনি কোড অ্যাসিস্টের সাহায্যে Colab এন্টারপ্রাইজ নোটবুকে ডেটা লোড এবং পরিষ্কার করুন
Google ক্লাউড আপনি জুপিটার নোটবুকের সাথে কাজ করতে পারেন এমন কয়েকটি প্রধান উপায় অফার করে। আমরা Google-এর নতুন অফার, Colab Enterprise ব্যবহার করতে যাচ্ছি। আপনার মধ্যে কেউ হয়ত Google-এর Colab প্রোডাক্টের সাথে পরিচিত হতে পারে, সাধারণত এমন ব্যক্তি বা প্রতিষ্ঠান ব্যবহার করে যারা বিনামূল্যে পরিবেশে Jupyter নোটবুক নিয়ে পরীক্ষা করতে চায়। Colab এন্টারপ্রাইজ হল একটি বাণিজ্যিক Google ক্লাউড অফার যা Google-এর বাকি ক্লাউড পণ্যগুলির সাথে সম্পূর্ণরূপে একত্রিত এবং যা GCP পরিবেশের নিরাপত্তা এবং সম্মতির ক্ষমতার সম্পূর্ণ সুবিধা গ্রহণ করে।
Colab এন্টারপ্রাইজ যে বৈশিষ্ট্যগুলি অফার করে তার মধ্যে একটি হল Google-এর জেমিনি কোড অ্যাসিস্টের সাথে একীকরণ। কোড অ্যাসিস্ট বিভিন্ন কোড এডিটরগুলিতে ব্যবহার করা যেতে পারে এবং আপনি কোড করার সময় পরামর্শের পাশাপাশি বিরামহীন ইনলাইন পরামর্শ দিতে পারেন। যখন আমরা আমাদের রেসিপি ডেটা নিয়ে ঝগড়া করি তখন আমরা এই জেনারেটিভ অ্যাসিস্ট্যান্টকে কাজে লাগাব।
- Colab Enterprise- এ নেভিগেট করতে সার্চ ব্যবহার করুন এবং Create notebook-এ ক্লিক করুন। Colab-এর নতুন ফিচার নিয়ে পরীক্ষা করার অফার পেলে সেটি খারিজ করুন। রানটাইম পেতে, নোটবুকের পিছনের কম্পিউট পাওয়ার, আপ এবং যেতে, আপনার নতুন নোটবুকের উপরের ডানদিকের কোণায় কানেক্ট এ ক্লিক করুন।
-
Data Wranglingনোটবুকের নাম পরিবর্তন করতে File > Rename এ ক্লিক করুন।
- একটি নতুন টেক্সট বক্স তৈরি করতে + টেক্সট-এ ক্লিক করুন এবং এটি সরানোর জন্য উপরের তীরটি ব্যবহার করুন যাতে এটি পৃষ্ঠার প্রথম কক্ষ।
- পাঠ্য বাক্স সম্পাদনা করুন এবং লিখুন:
# Data Wrangling Import the Pandas library - আপনি এইমাত্র যে টেক্সট ব্লকটি তৈরি করেছেন তার নিচের কোড ব্লকে,
impটাইপ করা শুরু করুন এবং Gemini Code Assist-এর বাকী ইম্পোর্ট ধূসর রঙে সাজেস্ট করা উচিত। পরামর্শ গ্রহণ করতে ট্যাব টিপুন।import pandas as pd - ইম্পোর্ট কোড বক্সের নীচে, আরেকটি টেক্সট বক্স তৈরি করুন এবং লিখুন:
Create a Pandas DataFrame from: gs://labs.roitraining.com/labs/recipes/recipe_dataset.csv. View the first few records. - অন্য কোড ব্লক তৈরি করুন এবং সম্পাদনা করুন। আবার,
df =টাইপ করা শুরু করুন এবং জেমিনি কোড সহকারী জেনারেট করা কোডটি পরীক্ষা করুন। আপনি যদি জেনারেট করা সাজেশনের উপরে পাইথন কীওয়ার্ডের একটি স্বয়ংসম্পূর্ণ ড্রপলিস্ট দেখতে পান, তাহলে হালকা ধূসর প্রস্তাবিত কোড দেখতে escape চাপুন। প্রস্তাবনাটি গ্রহণ করতে আবার ট্যাব করুন । যদি আপনার পরামর্শেhead()ফাংশন কল না থাকে তবে এটি যোগ করুন।df = pd.read_csv('gs://labs.roitraining.com/labs/recipes/recipe_dataset.csv') df.head() - আপনার প্রথম কোড কক্ষে ক্লিক করুন, যেখানে আপনি পান্ডা আমদানি করেছেন এবং নির্বাচিত ঘরটি চালানোর জন্য কমান্ড মেনু বা কীবোর্ড ব্যবহার করুন। কীবোর্ডে shift+enter সেলটি চালাবে এবং পরবর্তী ঘরে ফোকাস স্থানান্তর করবে, প্রয়োজনে একটি তৈরি করবে। এগিয়ে যাওয়ার আগে সেলটি চালানোর জন্য অপেক্ষা করুন৷ দ্রষ্টব্য: যখন একটি সেল কার্যকর করা হয়নি তখন আপনি [ ] বাম দিকে দেখতে পাবেন৷ একটি সেল কার্যকর করার সময়, আপনি একটি স্পিনিং, ওয়ার্কিং অ্যানিমেশন দেখতে পাবেন। সেল শেষ হলে, একটি সংখ্যা প্রদর্শিত হবে, যেমন [13]।
- যে সেলটি ডেটাফ্রেমে CSV লোড করে তা চালান। ফাইলটি লোড হওয়ার জন্য অপেক্ষা করুন এবং ডেটার প্রথম পাঁচটি সারি পরীক্ষা করুন। এই রেসিপি ডেটা আমরা BigQuery এ লোড করব এবং আমরা শেষ পর্যন্ত আমাদের রেসিপি জেনারেটরকে গ্রাউন্ড করতে এটি ব্যবহার করব।
- একটি নতুন কোড ব্লক তৈরি করুন এবং নীচের মন্তব্য লিখুন। মন্তব্যটি টাইপ করার পরে, পরবর্তী কোড লাইনে যান এবং আপনি
df.columnsপরামর্শটি পাবেন। এটি গ্রহণ করুন তারপর সেল চালান।# List the current DataFrame column names - এর একটু কলাম পরিষ্কার করা যাক. কলামের নাম পরিবর্তন করুন
Unnamed: 0থেকেid, এবংuriতেlink। কোড তৈরি করতে আপনার পছন্দের প্রম্পট > কোড কৌশল ব্যবহার করুন, তারপর সন্তুষ্ট হলে সেল চালান।# Rename the column 'Unnamed: 0' to 'id' and 'link' to 'uri' df.rename(columns={'Unnamed: 0': 'id', 'link': 'uri'}, inplace=True) sourceএবংNERকলামগুলি সরান এবং প্রথম কয়েকটি সারি দেখতেhead()ব্যবহার করুন৷ আবার, মিথুনকে সাহায্য করুন। শেষ দুটি লাইন চালান এবং ফলাফল পরীক্ষা করুন।# Remove the source and NER columns df.drop(columns=['source', 'NER'], inplace=True) df.head()- আমাদের ডেটাসেটে কতগুলি রেকর্ড আছে তা দেখা যাক। আবার, আপনার পছন্দের প্রম্পটিং কৌশলটি দিয়ে শুরু করুন এবং দেখুন আপনি কোড তৈরি করতে সাহায্য করার জন্য মিথুন পেতে পারেন কিনা।
# Count the records in the DataFrame df.shape # count() will also work - 2.23 মিলিয়ন রেকর্ড সম্ভবত আমাদের কাছে সময়ের চেয়ে বেশি রেসিপি। এজেন্ট বিল্ডারের ইনডেক্সিং প্রক্রিয়াটি আমাদের আজকের অনুশীলনের জন্য খুব বেশি সময় নিতে পারে। একটি আপস হিসাবে, আসুন 150,000 রেসিপির নমুনা দেখি এবং এর সাথে কাজ করি। নমুনা নিতে আপনার প্রম্পট > কোড পদ্ধতি ব্যবহার করুন এবং এটিকে
dfs(ছোটদের জন্য) নামে একটি নতুন ডেটাফ্রেমে সংরক্ষণ করুন।# Sample out 150,000 records into a DataFrame named dfs dfs = df.sample(n=150000) - আমাদের রেসিপি উৎসের ডেটা BigQuery-এ লোড করার জন্য প্রস্তুত। আমরা লোড করার আগে, আসুন BigQuery-এ যাই এবং আমাদের টেবিল ধরে রাখার জন্য একটি ডেটাসেট প্রস্তুত করি। Google ক্লাউড কনসোলে BigQuery- এ নেভিগেট করতে সার্চ বক্স ব্যবহার করুন। আপনি BigQuery-এ ডান-ক্লিক করতে পারেন এবং একটি নতুন ব্রাউজার ট্যাবে খুলতে পারেন।
- এটি ইতিমধ্যে দৃশ্যমান না হলে, ক্লাউড কনসোলের উপরের ডানদিকে জেমিনি লোগো ব্যবহার করে জেমিনি এআই চ্যাট প্যানেলটি খুলুন। যদি আপনাকে আবার API সক্ষম করতে বলা হয়, হয় সক্ষম টিপুন বা পৃষ্ঠাটি রিফ্রেশ করুন। প্রম্পট চালান:
What is a dataset used for in BigQuery?আপনি প্রতিক্রিয়া জিজ্ঞাসা করার পরে,How can I create a dataset named recipe_data using the Cloud Console?নিম্নলিখিত কয়েকটি ধাপে ফলাফল তুলনা করুন.
- BigQuery এক্সপ্লোরার প্যানে, আপনার প্রোজেক্ট আইডির পাশে ট্রিপল ডট ভিউ অ্যাকশন মেনুতে ক্লিক করুন। তারপরে ডেটাসেট তৈরি করুন নির্বাচন করুন।
-
recipe_dataডেটাসেট এবং আইডি দিন। অবস্থানের ধরনটি US- এ ছেড়ে দিন এবং ডেটাসেট তৈরি করুন । যদি আপনি একটি ত্রুটি পান যে ডেটাসেটটি ইতিমধ্যেই বিদ্যমান, কেবলমাত্র এগিয়ে যান৷ BigQuery-এ তৈরি করা ডেটাসেটের সাথে, আসুন আমাদের নোটবুকে ফিরে যাই এবং সন্নিবেশ করি৷ - Colab এন্টারপ্রাইজে আপনার ডেটা র্যাংলিং নোটবুকে ফিরে যান। একটি নতুন কোড কক্ষে,
project_idনামে একটি ভেরিয়েবল তৈরি করুন এবং আপনার বর্তমান প্রকল্প আইডি ধরে রাখতে এটি ব্যবহার করুন। শেষ ল্যাব বোতামের নীচে এই নির্দেশাবলীর উপরের বাম দিকে দেখুন, এবং আপনি বর্তমান প্রকল্প আইডিটি পাবেন। আপনি চাইলে এটি ক্লাউড কনসোলের হোম পেজেও রয়েছে। আপনারproject_idভেরিয়েবলে মানটি বরাদ্দ করুন এবং সেলটি চালান।# Create a variable to hold the current project_id project_id='YOUR_PROJECT_ID' - কোডের একটি ব্লক তৈরি করতে প্রম্পট > কোড পদ্ধতি ব্যবহার করুন যা ডেটাসেটে
recipesনামের একটি টেবিলে DataFramedfsসন্নিবেশ করবে যা আমরা এইমাত্র তৈরি করেছিrecipe_data। সেল চালান।dfs.to_gbq(destination_table='recipe_data.recipes', project_id=project_id, if_exists='replace')
7. রেসিপি জেনারেটরের জন্য Vertex AI Agent Builder-এ একটি সার্চ অ্যাপ তৈরি করুন
চমৎকার, আমাদের রেসিপি ডেটার টেবিল তৈরি করে, আমাদের রেসিপি জেনারেটরের জন্য একটি গ্রাউন্ডেড ডেটা সোর্স তৈরি করতে এটি ব্যবহার করা যাক। আমরা যে পদ্ধতিটি ব্যবহার করব তা আমাদের রান্নার চ্যাটবটের জন্য যা করেছি তার অনুরূপ হবে। আমরা একটি ডেটা স্টোর তৈরি করতে Vertex AI এজেন্ট বিল্ডার ব্যবহার করব, এবং তারপর একটি অনুসন্ধান অ্যাপের জন্য সত্যের উত্স হিসাবে এটি ব্যবহার করব।
আপনি যদি চান, তাহলে নির্দ্বিধায় Google ক্লাউড কনসোলে জেমিনিকে একটি এজেন্ট বিল্ডার অনুসন্ধান অ্যাপ তৈরি করার পদক্ষেপগুলি মনে করিয়ে দিতে বলুন, অথবা আপনি নীচে তালিকাভুক্ত পদক্ষেপগুলি অনুসরণ করতে পারেন৷
- এজেন্ট বিল্ডারে নেভিগেট করতে অনুসন্ধান ব্যবহার করুন। ডেটা স্টোর খুলুন এবং ডেটা স্টোর তৈরি করুন । এইবার, BigQuery ডেটা স্টোরের প্রকার নির্বাচন করুন ।
- টেবিল নির্বাচন কক্ষে, ব্রাউজ টিপুন এবং
recipesঅনুসন্ধান করুন। আপনার টেবিলের পাশে রেডিও বোতামটি নির্বাচন করুন। আপনি যদি অন্যান্য qwiklabs-gcp-... প্রকল্পগুলি থেকে রেসিপিগুলি দেখতে পান, তাহলে নিশ্চিত করুন যে আপনার একটি নির্বাচন করুন ৷ দ্রষ্টব্য: আপনি যদিrecipesপাশে রেডিও বোতামটি নির্বাচন করার পরিবর্তে ক্লিক করেন তবে এটি আপনার ব্রাউজারে একটি নতুন ট্যাব খুলবে এবং আপনাকে BigQuery-এর টেবিল ওভারভিউ পৃষ্ঠায় নিয়ে যাবে৷ শুধু ব্রাউজার ট্যাবটি বন্ধ করুন এবং এজেন্ট বিল্ডারে রেডিও বোতামটি নির্বাচন করুন। - পরীক্ষা করুন কিন্তু বাকি ডিফল্ট বিকল্পগুলি পরিবর্তন করবেন না, তারপর চালিয়ে যান ।
- স্কিমা পর্যালোচনা পৃষ্ঠায়, প্রাথমিক ডিফল্ট কনফিগারেশন পরীক্ষা করুন, কিন্তু কিছু পরিবর্তন করবেন না। চালিয়ে যান
- ডাটাস্টোর
recipe-dataনাম দিন। ডেটাস্টোর আইডি সম্পাদনা করুন এবংrecipe-data-idসেট করুন। ডেটা স্টোর তৈরি করুন । - বাম হাতের নেভিগেশন মেনু ব্যবহার করে অ্যাপগুলিতে নেভিগেট করুন এবং একটি নতুন অ্যাপ তৈরি করুন ।
- আপনার ওয়েবসাইট কার্ডের জন্য অনুসন্ধানে তৈরি করুন ক্লিক করুন। অ্যাপ
recipe-searchনাম দিন এবং আইডিটিকেrecipe-search-idসেট করতে সম্পাদনা করুন -এ ক্লিক করুন। কোম্পানির নামGoogleএ সেট করুন এবং চালিয়ে যান । - এই সময়, রেসিপি-ডেটা ডেটা সোর্স চেক করুন। অ্যাপটি তৈরি করুন ।
আমাদের ডাটাবেস টেবিল সূচী করতে কিছু সময় লাগবে। এটি করার সময়, আসুন BigQuery-এর নতুন ডেটা ক্যানভাস নিয়ে পরীক্ষা-নিরীক্ষা করা যাক এবং আমরা একটি বা দুটি আকর্ষণীয় রেসিপি খুঁজে পেতে পারি কিনা।
- BigQuery- এ নেভিগেট করতে সার্চ বক্স ব্যবহার করুন। BigQuery স্টুডিওর শীর্ষে, ডান-সবচেয়ে ট্যাবের পাশের নিচের তীরটিতে ক্লিক করুন এবং ডেটা ক্যানভাস নির্বাচন করুন। অঞ্চলটিকে us-central1- এ সেট করুন।
- তথ্য অনুসন্ধান করুন ক্লিক করুন. ডেটা ক্যানভাস অনুসন্ধান বাক্সে,
recipesজন্য অনুসন্ধান করুন, অনুসন্ধান করতেEnter/Returnটিপুন এবং আপনার টেবিলের নামের পাশে ক্যানভাসে যুক্ত করুন বোতামে ক্লিক করুন৷ - আপনার রেসিপি টেবিলের একটি ভিজ্যুয়াল উপস্থাপনা BigQuery ডেটা ক্যানভাসে লোড করা হবে। আপনি টেবিলের স্কিমা অন্বেষণ করতে পারেন, টেবিলে ডেটার পূর্বরূপ দেখতে পারেন এবং অন্যান্য বিবরণ পরীক্ষা করতে পারেন। সারণী উপস্থাপনা নীচে, ক্যোয়ারী ক্লিক করুন.
- ক্যানভাস একটি সংযোজন সহ একটি কম বা কম সাধারণ BigQuery ক্যোয়ারী ডায়ালগ লোড করবে: ক্যোয়ারী উইন্ডোর উপরে একটি টেক্সট বক্স রয়েছে যা আপনি সাহায্যের জন্য মিথুনকে অনুরোধ করতে ব্যবহার করতে পারেন৷ আসুন দেখি আমাদের নমুনায় কিছু কেকের রেসিপি পাওয়া যায় কিনা। নিম্নলিখিত প্রম্পটটি চালান (টেক্সট টাইপ করে এবং এসকিউএল জেনারেশন ট্রিগার করতে
Enter/Returnটিপে):Please select the title and ingredients for all the recipes with a title that contains the word cake. - উত্পন্ন SQL তাকান. একবার আপনি সন্তুষ্ট হলে, ক্যোয়ারী চালান ।
- খুব জঘন্য না! এগিয়ে যাওয়ার আগে কয়েকটি অন্যান্য প্রম্পট এবং প্রশ্নের সাথে পরীক্ষা করতে দ্বিধা বোধ করুন। আপনি যখন পরীক্ষা করেন, কোনটি কাজ করে এবং কোনটি নয় তা দেখতে কম নির্দিষ্ট প্রম্পট চেষ্টা করুন। একটি উদাহরণ হিসাবে, এই প্রম্পট:
Do I have any chili recipes?Do I have any chili recipes? Please include their title and ingredients.Do I have any chili recipes? Please include their title and ingredients, and ignore any recipes with mushrooms as an ingredient.
8. ক্লাউড শেল এডিটর খুলুন
- ক্লাউড শেল এডিটরে নেভিগেট করুন
- যদি টার্মিনালটি স্ক্রিনের নীচে প্রদর্শিত না হয় তবে এটি খুলুন:
- হ্যামবার্গার মেনুতে ক্লিক করুন
- টার্মিনাল ক্লিক করুন
- নতুন টার্মিনালে ক্লিক করুন
- হ্যামবার্গার মেনুতে ক্লিক করুন
- টার্মিনালে, এই কমান্ড দিয়ে আপনার প্রকল্প সেট করুন:
- বিন্যাস:
gcloud config set project [PROJECT_ID] - উদাহরণ:
gcloud config set project lab-project-id-example - আপনি যদি আপনার প্রকল্প আইডি মনে করতে না পারেন:
- আপনি আপনার সমস্ত প্রকল্প আইডি এর সাথে তালিকাভুক্ত করতে পারেন:
gcloud projects list | awk '/PROJECT_ID/{print $2}'
- আপনি আপনার সমস্ত প্রকল্প আইডি এর সাথে তালিকাভুক্ত করতে পারেন:
- বিন্যাস:
- অনুমোদন করার জন্য অনুরোধ করা হলে, চালিয়ে যেতে অনুমোদন ক্লিক করুন।
- আপনার এই বার্তাটি দেখতে হবে:
Updated property [core/project].
WARNINGদেখতে পান এবং জিজ্ঞাসা করা হয়Do you want to continue (Y/N)?, তাহলে আপনি সম্ভবত প্রজেক্ট আইডি ভুলভাবে প্রবেশ করেছেন।Nটিপুন,Enterটিপুন এবং আবারgcloud config set projectকমান্ড চালানোর চেষ্টা করুন।
9. API সক্রিয় করুন
টার্মিনালে, APIs সক্ষম করুন:
gcloud services enable \
compute.googleapis.com \
sqladmin.googleapis.com \
run.googleapis.com \
artifactregistry.googleapis.com \
cloudbuild.googleapis.com \
networkconnectivity.googleapis.com \
servicenetworking.googleapis.com \
cloudaicompanion.googleapis.com
অনুমোদন করার জন্য অনুরোধ করা হলে, চালিয়ে যেতে অনুমোদন ক্লিক করুন।
এই কমান্ডটি সম্পূর্ণ হতে কয়েক মিনিট সময় নিতে পারে, তবে এটি শেষ পর্যন্ত এটির মতো একটি সফল বার্তা তৈরি করবে:
Operation "operations/acf.p2-73d90d00-47ee-447a-b600" finished successfully.
10. সামান্য মিথুন সাহায্যে মূল পাইথন এবং স্ট্রিমলিট ওয়েব অ্যাপ্লিকেশনকে ফ্রেম আউট করুন
আমাদের ভার্টেক্স এআই এজেন্ট বিল্ডার ডেটা স্টোর ইনডেক্সিং এবং আমাদের অনুসন্ধান অ্যাপ্লিকেশনগুলির সাথে রোল করার জন্য প্রস্তুত, আসুন আমাদের ওয়েব অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করা শুরু করি।
আমরা কাজ করার সময় জেমিনি কোড অ্যাসিস্ট ব্যবহার করব। ভিজ্যুয়াল স্টুডিও কোডে জেমিনি কোড অ্যাসিস্ট ব্যবহার করার বিষয়ে আরও তথ্যের জন্য, এখানে ডকুমেন্টেশন দেখুন
- ক্লাউড শেল এডিটর টার্মিনালে, রেসিপি অ্যাপ রিপোজিটরি ক্লোন করতে এই কমান্ডটি চালান।
git clone https://github.com/haggman/recipe-app - ক্লাউড শেল এডিটরে অ্যাপ্লিকেশন ফোল্ডার খুলতে এই কমান্ডটি টিউন করুন।
cloudshell open-workspace recipe-app/ - আমরা ক্লোন করা ফোল্ডারটি অন্বেষণ করার আগে এবং আমাদের ওয়েব অ্যাপ্লিকেশনে কাজ শুরু করার আগে, আমাদের Google ক্লাউডে এডিটরের ক্লাউড কোড প্লাগইন লগইন করতে হবে এবং আমাদের জেমিনি সক্ষম করতে হবে। এখন এটা করা যাক. আপনার সম্পাদকের নীচে বাম দিকে, ক্লাউড কোড - সাইন ইন ক্লিক করুন৷ আপনি যদি লিঙ্কটি দেখতে না পান, এক মিনিট অপেক্ষা করুন এবং আবার চেক করুন।
- টার্মিনাল উইন্ডো একটি দীর্ঘ URL প্রদর্শন করবে। ব্রাউজারে URLটি খুলুন এবং আপনার Google ক্লাউড পরিবেশে ক্লাউড কোড অ্যাক্সেস দেওয়ার জন্য ধাপগুলি চালান৷ চূড়ান্ত ডায়ালগে, যাচাইকরণ কোডটি অনুলিপি করুন এবং আপনার ক্লাউড শেল এডিটর ব্রাউজার ট্যাবে অপেক্ষার টার্মিনাল উইন্ডোতে পেস্ট করুন।
- কয়েক মুহূর্ত পরে, আপনার সম্পাদকের নীচে বাম দিকের ক্লাউড কোড লিঙ্কটি ক্লাউড কোড - কোন প্রকল্পে পরিবর্তিত হবে। একটি প্রকল্প নির্বাচন করতে নতুন লিঙ্কে ক্লিক করুন. কমান্ড প্যালেটটি সম্পাদকের শীর্ষে খোলা উচিত। একটি Google ক্লাউড প্রকল্প নির্বাচন করুন ক্লিক করুন এবং আপনার প্রকল্প নির্বাচন করুন. কয়েক মুহূর্ত পরে, আপনার সম্পাদকের নীচের বাম দিকের লিঙ্কটি আপনার প্রকল্প আইডি প্রদর্শনের জন্য আপডেট হবে। এটি নির্দেশ করে যে ক্লাউড কোড সফলভাবে আপনার কাজের প্রকল্পের সাথে সংযুক্ত করা হয়েছে।
- আপনার প্রোজেক্টের সাথে ক্লাউড কোড সংযুক্ত থাকলে, আপনি এখন জেমিনি কোড অ্যাসিস্ট সক্রিয় করতে পারেন। আপনার সম্পাদক ইন্টারফেসের নীচের ডানদিকে, মিথুন লোগোতে ক্লিক করুন। মিথুন চ্যাট প্যানটি সম্পাদকের বাম দিকে খুলবে৷ একটি Google ক্লাউড প্রকল্প নির্বাচন করুন ক্লিক করুন। কমান্ড প্যালেট খোলে, আপনার প্রকল্প নির্বাচন করুন। আপনি যদি সঠিকভাবে পদক্ষেপগুলি অনুসরণ করেন (এবং Google কিছুই পরিবর্তন করেনি), তাহলে আপনার এখন একটি সক্রিয় মিথুন চ্যাট উইন্ডো দেখতে হবে।
- চমৎকার, আমাদের টার্মিনাল, জেমিনি চ্যাট এবং ক্লাউড কোড কনফিগারেশন সব সেট সহ, এক্সপ্লোরার ট্যাবটি খুলুন এবং বর্তমান প্রকল্পের ফাইলগুলি অন্বেষণ করতে কয়েক মিনিট সময় নিন।
- এক্সপ্লোরারে আপনার
requirements.txtফাইলটি সম্পাদনার জন্য খুলুন। মিথুন চ্যাট প্যানে যান এবং জিজ্ঞাসা করুন:From the dependencies specified in the requirements.txt file, what type of application are we building? - সুতরাং, আমরা পাইথন এবং স্ট্রিমলিট ব্যবহার করে একটি ইন্টারেক্টিভ ওয়েব অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করছি যা ভার্টেক্স এআই এবং ডিসকভারি ইঞ্জিনের সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করছে, চমৎকার। আপাতত, ওয়েব অ্যাপ্লিকেশন উপাদানগুলির উপর ফোকাস করা যাক। যেমন জেমিনি বলেছেন, স্ট্রিমলিট হল পাইথনে ডেটা-চালিত ওয়েব অ্যাপ্লিকেশন তৈরির জন্য একটি কাঠামো। এখন জিজ্ঞাসা করুন:
Does the current project's folder structure seem appropriate for a Streamlit app?Given the below, does the current project's file and folder structure seem appropriate for a Streamlit app? - build.sh - Home.py - requirements.txt - pages -- Cooking_Advice.py -- Recipe_Search.py - স্ট্রিমলিট সম্পর্কে আরও কিছু তথ্য পাওয়া যাক:
What can you tell me about Streamlit? - আপনি যদি অসুবিধাগুলি অন্বেষণ করতে চান তবে আপনি জিজ্ঞাসা করতে পারেন:
What are the major downsides or shortcomings?
11. ক্লাউড রানে ওয়েব অ্যাপ্লিকেশন স্থাপন করুন
চমৎকার, আমাদের মূল অ্যাপ্লিকেশন কাঠামো রয়েছে, কিন্তু এটি কি সব কাজ করবে? আরও ভাল, গুগল ক্লাউডে আমাদের এটি কোথায় হোস্ট করা উচিত?
- মিথুন চ্যাট উইন্ডোতে, জিজ্ঞাসা করুন:
If I containerize this application, what compute technologies in Google Cloud would be best for hosting it? - মনে রাখবেন, আপনি যদি ইতিমধ্যে আপনার IDE-তে কাজ না করে থাকেন, তাহলে আপনি Google Cloud Assist হিসেবেও কাজ করতে পারেন। Google ক্লাউড কনসোল খুলুন, তারপর Gemini Cloud Assist খুলুন এবং জিজ্ঞাসা করুন:
If I have a containerized web application, where would be the best place to run it in Google Cloud? - একটি স্টেটলেস স্বল্পকালীন কন্টেইনারাইজড ওয়েব অ্যাপ্লিকেশনের জন্য, ক্লাউড রান একটি দুর্দান্ত বিকল্প হবে। আপনার কোড এডিটরের মিথুন চ্যাট উইন্ডোতে, প্রম্পটটি চেষ্টা করুন:
What steps would be required to run this application in Cloud Run? - দেখে মনে হচ্ছে আমাদের প্রথম জিনিসটি একটি ডকারফাইল তৈরি করতে হবে। সম্পাদক ব্যবহার করে, আপনার প্রোজেক্ট ফোল্ডারের রুটে
Dockerfileনামে একটি ফাইল তৈরি করুন। আপনি ভুলবশত পৃষ্ঠা ফোল্ডারে এটি স্থাপন না নিশ্চিত করুন. সম্পাদনার জন্য ফাইলটি খুলুন। - আসুন আমাদের ডকারফাইল তৈরি করতে সাইড জেমিনি চ্যাট প্যানেলটি ব্যবহার করি। নীচের মত একটি প্রম্পট ব্যবহার করুন. যখন ফলাফলগুলি চ্যাটে প্রদর্শিত হয়, তখন প্রস্তাবিত ডকারফাইলের ঠিক উপরে অনুলিপি আইকনের পাশে + ব্যবহার করুন প্রস্তাবিত কোডটি ডকারফাইলে সন্নিবেশ করতে।
Create a Dockerfile for the application in the current folder. The dependencies are defined in requirements.txt and I want you to use the Python 3 slim bookworm base image.# Base image FROM python:3-bookworm-slim # Set working directory WORKDIR /app # Install dependencies RUN apt-get update && apt-get install -y \ build-essential \ libpq-dev \ gcc \ python3-dev \ && rm -rf /var/lib/apt/lists/* # Install pip and virtualenv RUN pip install --upgrade pip virtualenv # Create virtual environment RUN python3 -m venv venv # Activate virtual environment WORKDIR /app/venv/bin RUN . activate # Install Streamlit and libraries from requirements.txt RUN pip install -r requirements.txt # Copy application files COPY . /app # Expose port 8501 for Streamlit EXPOSE 8501 # Start Streamlit app CMD ["streamlit", "run", "main.py"] -
recipe-appফোল্ডারে,Dockerfileনামে একটি ফাইল তৈরি করুন এবং এই বিষয়বস্তুগুলি আটকান:FROM python:3.11-slim-bookworm WORKDIR /app COPY requirements.txt . RUN pip install --no-cache-dir --upgrade pip && \ pip install --no-cache-dir -r requirements.txt COPY . . CMD ["streamlit", "run", "Home.py"] - জেমিনি চ্যাট উইন্ডোর মাধ্যমে কাজ করতে পারে, তবে এটি মন্তব্য ব্যবহার করে সরাসরি আপনার কোড ফাইলে কাজ করতে পারে, যেমন আমরা ডেটা র্যাংলিং নোটবুকে ব্যবহার করেছি, এবং এটি Windows-এ Control+i বা Mac-এ Command+i ব্যবহার করেও ব্যবহার করা যেতে পারে।
Dockerfileএ কোথাও ক্লিক করুন, উপযুক্ত Command+i / Control+i কমান্ড ব্যবহার করে Gemini সক্রিয় করুন। - প্রম্পটে নীচে লিখুন। পরীক্ষা করুন এবং পরিবর্তনটি গ্রহণ করুন ।
Please comment the current file. - এখন জেমিনিকে জিজ্ঞাসা করুন কিভাবে আপনি বর্তমান ফোল্ডারে ডকারফাইল থেকে
recipe-web-appনামে একটি নতুন চিত্র তৈরি এবং স্থাপন করতে ক্লাউড রান ব্যবহার করতে পারেন।How could I use gcloud to build a new Cloud Run service named recipe-web-app from the current directory? - আমাদের অ্যাপ্লিকেশন তৈরি এবং স্থাপন করা যাক. টার্মিনাল উইন্ডোতে
gcloud run deployকমান্ডটি চালানgcloud run deploy recipe-web-app \ --allow-unauthenticated \ --source=. \ --region=us-central1 \ --port=8501enter/returnটিপুনDeploying from source requires an Artifact Registry Docker repository to store built containers. A repository named cloud-run-source-deploy in region us-central1 will be created. Do you want to continue (Y/n)?
- আপনি যদি বিল্ড প্রক্রিয়াটি দেখেন তবে প্রথমে এটি আর্টিফ্যাক্ট রেজিস্ট্রি ডকার রেপো তৈরি করবে। তারপরে, এটি স্থানীয় ফোল্ডারে ডকারফাইল থেকে কন্টেইনার ইমেজ তৈরি করতে ক্লাউড বিল্ড ব্যবহার করে। অবশেষে, ডকার ইমেজ একটি নতুন ক্লাউড রান পরিষেবাতে স্থাপন করা হবে। স্ক্রিপ্টের শেষে আপনি ব্যবহার করার জন্য একটি ক্লাউড রান পরীক্ষার URL পাবেন।
আপনার ব্রাউজারের একটি নতুন ট্যাবে প্রত্যাবর্তিত লিঙ্কটি খুলুন। কিছুক্ষণ সময় নিন এবং অ্যাপ্লিকেশনটির গঠন এবং পৃষ্ঠাগুলি অন্বেষণ করুন৷ চমৎকার, এখন আমাদের জেনারেটিভ এআই কার্যকারিতার হুক দরকার।
12. আমাদের কুকবুক-সার্চ এজেন্ট বিল্ডার অ্যাপে রান্নার পরামর্শ পৃষ্ঠাটি সংযুক্ত করুন
ওয়েব অ্যাপ্লিকেশন চালানোর জন্য আমাদের কাছে ফ্রেমওয়ার্ক রয়েছে, তবে আমাদের দুটি কাজের পৃষ্ঠাগুলিকে আমাদের দুটি Vertex AI এজেন্ট বিল্ডার অনুসন্ধান অ্যাপের সাথে সংযুক্ত করতে হবে। রান্নার পরামর্শ দিয়ে শুরু করা যাক।
- আপনার ক্লাউড শেল এডিটর ট্যাব খোলা রেখে দিন। Google ক্লাউড কনসোলে Vertex AI-তে চ্যাটে নেভিগেট করতে সার্চ ব্যবহার করুন।
- ডান হাতের সেটিংস পৃষ্ঠার ফলকে মডেলটিকে gemini-1.5-flash-002 এ সেট করুন। আউটপুট টোকেন সীমা সর্বোচ্চ পর্যন্ত স্লাইড করুন যাতে প্রয়োজন হলে মডেলটি দীর্ঘ উত্তর দিতে পারে। সেফটি ফিল্টার সেটিংস খুলুন। কিছু ব্লক করতে ঘৃণাত্মক বক্তব্য, যৌনতাপূর্ণ বিষয়বস্তু এবং হয়রানিমূলক সামগ্রী সেট করুন৷ কয়েকটি ব্লক এবং সংরক্ষণ করতে বিপজ্জনক সামগ্রী সেট করুন। আমরা বিপজ্জনক বিষয়বস্তু কিছুটা কম সেট করছি কারণ ছুরি এবং কাটার বিষয়ে কথা বলাকে মিথুনের দ্বারা সহিংসতা হিসাবে ভুল ব্যাখ্যা করা যেতে পারে।
- গ্রাউন্ডিং সক্ষম করতে টগলের উপর স্লাইড করুন তারপর কাস্টমাইজ ক্লিক করুন। গ্রাউন্ডিং সোর্সটিকে Vertex AI অনুসন্ধানে সেট করুন এবং ডেটাস্টোর পাথের জন্য নিম্নলিখিতটি ব্যবহার করুন। এই নির্দেশাবলীতে এন্ড ল্যাব বোতামের কাছে পাওয়া প্রকল্প আইডিতে YOUR_PROJECT_ID পরিবর্তন করুন, তারপর গ্রাউন্ডিং সেটিংস সংরক্ষণ করুন
projects/YOUR_PROJECT_ID/locations/global/collections/default_collection/dataStores/old-cookbooks-id - কয়েকটি চ্যাট বার্তা পরীক্ষা করুন। সম্ভবত নীচের দিয়ে শুরু করুন. আপনি যদি পছন্দ করেন তবে আরও কয়েকটি চেষ্টা করুন।
How can I tell if a tomato is ripe? - মডেল কাজ করে, এখন কোড নিয়ে পরীক্ষা করা যাক। কথোপকথন পরিষ্কার করুন ক্লিক করুন যাতে আমাদের কথোপকথন কোডের অংশ না হয়ে যায় তারপর কোড পান ক্লিক করুন।
- কোড উইন্ডোর উপরে, ওপেন নোটবুক টিপুন যাতে আমরা আমাদের অ্যাপে একত্রিত করার আগে Colab এন্টারপ্রাইজে কোডটি পরীক্ষা করতে এবং নিখুঁত করতে পারি।
- কোডের সাথে নিজেকে পরিচিত করতে কয়েক মিনিট সময় নিন। আসুন আমরা যা চাই তার সাথে মানিয়ে নিতে কয়েকটি পরিবর্তন করি। আমরা শুরু করার আগে, কম্পিউটের সাথে সংযোগ করতে এবং AI প্ল্যাটফর্ম SDK ইনস্টল করতে প্রথম কোড সেলটি চালান। ব্লক চলার পর আপনাকে সেশন পুনরায় আরম্ভ করতে বলা হবে। এগিয়ে যান এবং যে করতে.
- Vertex AI স্টুডিও থেকে আমরা যে কোডটি টেনে নিয়েছি সেখানে যান। multiturn_generate_content পদ্ধতির নাম পরিবর্তন করে
start_chat_sessionকরুন। -
model = GenerativeModel(পদ্ধতি কলে স্ক্রোল করুন। বিদ্যমান কোডgeneration_configএবংsafety_settingsসংজ্ঞায়িত করে কিন্তু আসলে সেগুলি ব্যবহার করে না।GenerativeModelতৈরি পরিবর্তন করুন যাতে এটি অনুরূপ হয়:model = GenerativeModel( "gemini-1.5-flash-002", tools=tools, generation_config=generation_config, safety_settings=safety_settings, ) - অবশেষে,
chat = model.start_chat()এর ঠিক নীচে, পদ্ধতিতে একটি চূড়ান্ত লাইন যোগ করুন, যাতে ফাংশনটিchatঅবজেক্টটি প্রদান করে। সমাপ্ত ফাংশনটি নীচের মত হওয়া উচিত৷ নোট: এই কোডটি আপনার নোটবুকে অনুলিপি করবেন না৷ এটি কেবল এখানে একটি বিবেক চেক হিসাবে।def start_chat_session(): vertexai.init(project="qwiklabs-gcp-02-9a7298ceaaec", location="us-central1") tools = [ Tool.from_retrieval( retrieval=grounding.Retrieval( source=grounding.VertexAISearch(datastore="projects/qwiklabs-gcp-02-9a7298ceaaec/locations/global/collections/default_collection/dataStores/old-cookbooks-id"), ) ), ] model = GenerativeModel( "gemini-1.5-flash-002", tools=tools, generation_config=generation_config, safety_settings=safety_settings, ) chat = model.start_chat() return chat - কোড সেলের নীচে স্ক্রোল করুন এবং পুরানো ফাংশনটিকে কল করার চূড়ান্ত লাইনটি পরিবর্তন করুন যাতে এটি নতুন ফাংশনের নাম কল করে এবং একটি পরিবর্তনশীল
chatফিরে আসা বস্তুটিকে সংরক্ষণ করে। একবার আপনি আপনার পরিবর্তনগুলির সাথে সন্তুষ্ট হলে, সেলটি চালান৷chat = start_chat_session() - একটি নতুন কোড সেল তৈরি করুন এবং মন্তব্য যোগ করুন
# Use chat to invoke Gemini and print out the response৷ পরবর্তী লাইনে যান এবংrespটাইপ করুন এবং Gemini আপনার জন্য ব্লকটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে সম্পূর্ণ করবে। প্রম্পটটি আপডেট করুনHow can I tell if a tomato is ripe?. সেল চালানresponse = chat.send_message("How can I tell if a tomato is ripe?") print(response) - যে প্রতিক্রিয়া ঠিক আছে, কিন্তু অংশ আমরা সত্যিই চান যে নেস্টেড
textক্ষেত্র. শুধুমাত্র সেই বিভাগটি মুদ্রণ করতে কোডব্লক পরিবর্তন করুন, যেমন:response = chat.send_message("How can I tell if a tomato is ripe?") print(response.candidates[0].content.parts[0].text) - ভাল, এখন আমাদের কাছে কাজের চ্যাট কোড আছে, আসুন এটিকে আমাদের ওয়েব অ্যাপ্লিকেশনে একীভূত করি। কোড সেলের সমস্ত বিষয়বস্তু অনুলিপি করুন যা
start_chat_sessionফাংশন তৈরি করে (আমাদের পরীক্ষার ঘরের প্রয়োজন হবে না)। আপনি যদি ঘরে ক্লিক করেন তবে আপনি উপরের ডান কোণায় ট্রিপল ডট মেনুতে ক্লিক করতে পারেন এবং সেখান থেকে অনুলিপি করতে পারেন
- আপনার ক্লাউড শেল এডিটর ট্যাবে স্যুইচ করুন এবং সম্পাদনার জন্য
pages\Cooking_Advice.pyখুলুন। - মন্তব্য সনাক্ত করুন:
# # Add the code you copied from your notebook below this message # - কোড যোগ করুন মন্তব্যের ঠিক নিচে আপনার কপি করা কোড আটকান। চমৎকার, এখন আমাদের কাছে একটি বিভাগ আছে যা জেমিনীকে গ্রাউন্ডেড কলের মাধ্যমে চ্যাট ইঞ্জিন চালায়। এখন এটিকে স্ট্রিমলিটে একত্রিত করা যাক।
- মন্তব্যের নীচে সরাসরি মন্তব্য করা কোডের বিভাগটি সন্ধান করুন:
# # Here's the code to setup your session variables # Uncomment this block when instructed # - কোডের এই বিভাগটিকে মন্তব্য করুন (পরবর্তী
Setup done, let's build the page UI) এবং এটি অন্বেষণ করুন। এটি চ্যাট এবং ইতিহাস সেশন ভেরিয়েবল তৈরি করে বা পুনরুদ্ধার করে। - এর পরে, আমাদের UI-তে ইতিহাস এবং চ্যাট কার্যকারিতা একীভূত করতে হবে। আপনি নীচের মন্তব্যটি সনাক্ত না হওয়া পর্যন্ত কোডটিতে স্ক্রোল করুন।
# # Here's the code to create the chat interface # Uncomment the below code when instructed # - মন্তব্যের নীচে বাকি কোডটি আনকমেন্ট করুন এবং এটি অন্বেষণ করতে কিছুক্ষণ সময় নিন। আপনি যদি চান, এটি হাইলাইট করুন এবং এর কার্যকারিতা ব্যাখ্যা করতে মিথুনকে পান।
- চমৎকার, এখন অ্যাপ্লিকেশনটি তৈরি করা যাক এবং এটি স্থাপন করা যাক। ইউআরএল ফিরে আসলে, অ্যাপ্লিকেশন চালু করুন এবং রান্না উপদেষ্টা পৃষ্ঠাটি চেষ্টা করুন। সম্ভবত এটি পাকা টমেটো সম্পর্কে জিজ্ঞাসা করুন, বা বট ব্রাসেলস স্প্রাউট প্রস্তুত করার একটি ভাল উপায় জানে।
gcloud run deploy recipe-web-app \ --allow-unauthenticated \ --source=. \ --region=us-central1 \ --port=8501
এটা কত শান্ত! আপনার নিজের ব্যক্তিগত এআই রান্নার উপদেষ্টা :-)
13. (ঐচ্ছিক) রেসিপি অনুসন্ধান পৃষ্ঠাটিকে রেসিপি-অনুসন্ধান এজেন্ট নির্মাতা অ্যাপের সাথে সংযুক্ত করুন
যখন আমরা কুকিং অ্যাডভাইস পেজটিকে এর গ্রাউন্ডেড সোর্সের সাথে সংযুক্ত করেছি, আমরা সরাসরি জেমিনি API ব্যবহার করে তা করেছি। রেসিপি অনুসন্ধানের জন্য, আসুন সরাসরি Vertex AI এজেন্ট বিল্ডার অনুসন্ধান অ্যাপের সাথে সংযোগ করি।
- আপনার ক্লাউড শেল এডিটরে, সম্পাদনার জন্য
pages/Recipe_Search.pyপৃষ্ঠা খুলুন। পৃষ্ঠার গঠন তদন্ত. - ফাইলের উপরের দিকে, আপনার প্রকল্প আইডি সেট করুন।
-
search_sampleফাংশন পরীক্ষা করুন। এই কোডটি কমবেশি সরাসরি এখানে ডিসকভারি ইঞ্জিন ডকুমেন্টেশন থেকে আসে। আপনি এখানে এই নোটবুকে একটি কার্যকরী অনুলিপি খুঁজে পেতে পারেন। আমি শুধুমাত্র ফলাফলের পরিবর্তেresponse.results. ফলাফল ফেরত দিয়েছি। এটি ছাড়া, রিটার্ন টাইপ হল একটি অবজেক্ট যা ফলাফলের মাধ্যমে পেজ করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে এবং এটি এমন কিছু যা আমাদের মৌলিক অ্যাপ্লিকেশনের জন্য প্রয়োজন নেই। - ফাইলের একেবারে শেষ পর্যন্ত স্ক্রোল করুন এবং নীচের সম্পূর্ণ অংশে মন্তব্য করুন
Here are the first 5 recipes I found। - আপনি শুধুমাত্র মন্তব্য না করা পুরো বিভাগটিকে হাইলাইট করুন এবং জেমিনি কোড চ্যাট খুলুন। জিজ্ঞাসা করুন,
Explain the highlighted code। যদি আপনার কিছু নির্বাচন না থাকে, তাহলে মিথুন পুরো ফাইলটি ব্যাখ্যা করতে পারে। আপনি যদি একটি বিভাগ হাইলাইট করেন এবং মিথুনকে ব্যাখ্যা করতে, বা মন্তব্য করতে বা এটিকে উন্নত করতে বলেন, মিথুন রাশি করবে৷ কিছুক্ষণ সময় নিন এবং ব্যাখ্যাটি পড়ুন৷ এটির মূল্যের জন্য, একটি Colab এন্টারপ্রাইজ নোটবুক ব্যবহার করা আপনার অ্যাপ্লিকেশনে একীভূত করার আগে Gemini APIগুলিকে অন্বেষণ করার একটি দুর্দান্ত উপায়। এটি কিছু নতুন এপিআই অন্বেষণে বিশেষভাবে সহায়ক যা নথিভুক্ত নাও হতে পারে। - আপনার সম্পাদক টার্মিনাল উইন্ডোতে, চূড়ান্ত অ্যাপ্লিকেশন স্থাপন করতে
build.shচালান। পরবর্তী ধাপে যাওয়ার আগে নতুন সংস্করণ স্থাপন না হওয়া পর্যন্ত অপেক্ষা করুন।
14. (ঐচ্ছিক) চূড়ান্ত আবেদন অন্বেষণ করুন
চূড়ান্ত অ্যাপ্লিকেশনটি অন্বেষণ করতে কয়েক মিনিট সময় নিন।
- Google ক্লাউড কনসোলে,
Cloud Runনেভিগেট করতে অনুসন্ধান ব্যবহার করুন, তারপর আপনার রেসিপি-ওয়েব-অ্যাপে ক্লিক করুন। - অ্যাপ্লিকেশন পরীক্ষার URLটি সনাক্ত করুন (শীর্ষের দিকে) এবং এটি একটি নতুন ব্রাউজার ট্যাবে খুলুন৷
- অ্যাপ্লিকেশন হোম পেজ প্রদর্শিত হবে. স্ট্রিমলিটের সরবরাহিত বেসিক লেআউট এবং নেভিগেশনটি নোট করুন,
pagesফোল্ডার থেকে পাইথন ফাইলগুলি নেভিগেশনাল পছন্দ হিসাবে প্রদর্শিত এবং হোম পৃষ্ঠা হিসাবে লোড করাHome.py। রান্নার পরামর্শ পৃষ্ঠায় নেভিগেট করুন। - কয়েক মুহুর্তের পরে চ্যাট ইন্টারফেস উপস্থিত হবে। আবার, স্ট্রিমলিট দ্বারা সরবরাহিত দুর্দান্ত কোর লেআউটটি নোট করুন।
- রান্না সম্পর্কিত কয়েকটি রান্নার চেষ্টা করুন এবং দেখুন কীভাবে বট কাজ করে। এরকম কিছু:
Do you have any advice for preparing broccoli? How about a classic chicken soup recipe? Tell me about meringue. - এখন আসুন একটি বা দুটি রেসিপি সন্ধান করা যাক। রেসিপি অনুসন্ধান পৃষ্ঠায় নেভিগেট করুন এবং কয়েকটি অনুসন্ধান চেষ্টা করুন। এরকম কিছু:
Chili con carne Chili, corn, rice Lemon Meringue Pie A dessert containing strawberries
15. অভিনন্দন!
আপনি একটি অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করেছেন ভার্টেক্স এআই এজেন্ট বিল্ডার অ্যাপ্লিকেশনগুলি। যেভাবে আপনি জেমিনি ক্লাউড সহায়তা, জেমিনি কোড সহায়তা এবং বিগকুইয়ের ডেটা ক্যানভাসের এসকিউএল বৈশিষ্ট্যগুলিতে প্রাকৃতিক ভাষা অনুসন্ধান করেছেন। চমত্কার কাজ!
পরিষ্কার করুন
ক্লাউড এসকিউএল -এর একটি নিখরচায় স্তর নেই এবং আপনি যদি এটি ব্যবহার চালিয়ে যান তবে আপনাকে চার্জ করবে। অতিরিক্ত চার্জ এড়াতে আপনি আপনার ক্লাউড প্রকল্পটি মুছতে পারেন।
যখন পরিষেবাটি ব্যবহার না করা হয় তখন ক্লাউড রান চার্জ না করে, তবে আপনাকে এখনও আর্টিফ্যাক্ট রেজিস্ট্রিতে ধারক চিত্র সংরক্ষণের জন্য চার্জ করা হতে পারে। আপনার ক্লাউড প্রকল্পটি মুছে ফেলা সেই প্রকল্পের মধ্যে ব্যবহৃত সমস্ত সংস্থার জন্য বিলিং বন্ধ করে দেয়।
আপনি যদি চান তবে প্রকল্পটি মুছুন:
gcloud projects delete $GOOGLE_CLOUD_PROJECT
আপনি আপনার ক্লাউডশেল ডিস্ক থেকে অপ্রয়োজনীয় সংস্থানগুলি মুছে ফেলতেও চাইতে পারেন। আপনি করতে পারেন:
- কোডল্যাব প্রকল্প ডিরেক্টরি মুছুন:
rm -rf ~/task-app - সতর্কতা ! এই পরবর্তী ক্রিয়াটি পূর্বাবস্থায় ফিরে যেতে পারে না! আপনি যদি স্থান মুক্ত করতে আপনার ক্লাউড শেলটিতে সমস্ত কিছু মুছতে চান তবে আপনি আপনার পুরো হোম ডিরেক্টরিটি মুছতে পারেন। সাবধান হন যে আপনি যা রাখতে চান তা অন্য কোথাও সংরক্ষণ করা হয়।
sudo rm -rf $HOME